volatile保证原子性吗 volatile 关键字

简介volatile 是一种同步机制，比 synchronized 或 Lock 相关类更轻量，因此使用 volatile 并不会发生上下文切换等开销很大的行为。
如果一个变量被修饰成 volatile，那么 JVM 就知道了这个变量可能会被并发修改。
因为其开销小，所以对应的功能也小，volatile 不能像 synchronized 一样提供原子保护。
实现原理Java语言规范第3版中对volatile的定义如下：Java编程语言允许线程访问共享变量，为了确保共享变量能被准确和一致地更新，线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量 。Java语言提供了volatile，在某些情况下比锁要更加方便。如果一个字段被声明成volatile，Java线程内存模型确保所有线程看到这个变量的值是一致的。
volatile 是如何保证可见性的？首先通过工具获取 JIT 编译器生成的汇编指令来查看对volatile进行写操作时，CPU会做什么事情。
java 代码：
instance = new Singleton(); // instance是volatile变量转变成汇编代码，如下:
0x01a3de1d: movb $0×0,0×1104800(%esi);0x01a3de24: lock addl $0×0,(%esp);有volatile变量修饰的共享变量进行写操作的时候会多出第二行汇编代码，通过查IA-32架构软件开发者手册可知，Lock 前缀的指令在多核处理器下会引发了两件事情。

将当前处理器缓存行的数据写回到系统内存。
这个写回内存的操作会使在其他CPU里缓存了该内存地址的数据无效。

通过之前学习的 JMM 内存模可以得知，为了提高处理速度，处理器不直接和内存进行通信，而是先将系统内存的数据读到内部缓存（L1，L2或其他）后再进行操作，但操作完不知道何时会写到内存。如果对声明了volatile的变量进行写操作，JVM就会向处理器发送一条 Lock 前缀的指令，将这个变量所在缓存行的数据写回到系统内存。但是，就算写回到内存，如果其他处理器缓存的值还是旧的，再执行计算操作就会有问题。所以，在多处理器下，为了保证各个处理器的缓存是一致的，就会实现缓存一致性协议，每个处理器通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己缓存的值是不是过期了，当处理器发现自己缓存行对应的内存地址被修改，就会将当前处理器的缓存行设置成无效状态，当处理器对这个数据进行修改操作的时候，会重新从系统内存中把数据读到处理器缓存里。
volatile 的两条实现原则1）Lock前缀指令会引起处理器缓存回写到内存；2）一个处理器的缓存回写到内存会导致其他处理器的缓存无效；主要特性可见性代码实践

public class MyData {// 这里去掉 volatile 后 main 线程就发阻塞volatile int num = 0;public void addNum() {num = 60;}}class VolatileDome{public static void main(String[] args) {MyData myData = https://tazarkount.com/read/new MyData();new Thread(() -> {System.out.println(Thread.currentThread().getName());try {TimeUnit.SECONDS.sleep(3);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}myData.addNum();System.out.println(Thread.currentThread().getName() + myData.num);},"AAA").start();while (myData.num == 0) {}System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "mission is over");}}

不保证原子性

public class MyData {volatile int num = 0;public void addNumPlus() {num++;}}class VolatileDome{public static void main(String[] args) {MyData myData = https://tazarkount.com/read/new MyData();for (int i = 0; i < 20; i++) {new Thread(() -> {for (int j = 0; j < 1000; j++) {myData.addNumPlus();}}, String.valueOf(i)).start();}while (Thread.activeCount() > 2) {Thread.yield();}// 最终打印的结果很大可能不是 20W 。System.out.println(myData.num);}}

addNumPlus 字节码解读

 0 aload_0 1 dup 2 getfield #2 <com/lhn/demo1/jmm/MyData.num : I> 5 iconst_1 6 iadd 7 putfield #2 <com/lhn/demo1/jmm/MyData.num : I>10 return

通过字节码可以看出 n++ 被拆成了三个指令：

执行 getfieid 拿到原始 n；
执行 iadd 进行加 1 操作；
执行 putfieid 把累加后的值写回；

因为 volatile 不能保证原子性，所以在执行 num++ 的时候可能会被其它线程给中断操作，导致写入的值覆盖掉前一个线程写的值，出现丢失写值的情况。
解决原子性问题使用 synchronized（重量级操作，不推荐）public synchronized void addNumPlus() {num++;}使用 atomic (推荐使用)AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();public void addAtomic() {atomicInteger.getAndIncrement();}禁止指令重排序计算机在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排，一般分一下三种：
graph LRA[源代码] --> B[编译器优化的重排] --> c[指令并行的重排] --> d[内存系统的重排] --> e[最终执行的指令]单线程环境下确保程序最终执行结果和代码顺序执行的结果一样，处理器在进行重排序时必须要考虑指令之间的